作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
首先,深入分析了频繁模式挖掘算法Eclat和Eclat +,在大数据集上挖掘长模式时,Eclat +的性能不及Eclat.基于此,提出一种改进的Eclat算法,新算法充分利用了垂直数据表示和交叉计数的高效优势,直接在垂直数据表示的数据集上通过广度优先搜索和交叉计数产生频繁模式.实验结果表明,在挖掘长模式时,改进的Eclat算法的运行速度较Eclat、Eclat +均有明显的提高.
推荐文章
Eclat算法的分析及改进
关联规则
Eclat算法
划分
概率先验
基于散列布尔矩阵的关联规则Eclat改进算法
垂直数据表示
交集
散列
布尔矩阵
频集
基于MapReduce的Eclat改进算法研究与应用
Eclat算法
数据挖掘
MapReduce
关联规则
基于Spark的并行Eclat算法
关联规则挖掘
大数据
Spark
投影树
并行化
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 一种改进的Eclat算法
来源期刊 科学技术与工程 学科 工学
关键词 长模式 广度优先搜索 垂直数据表示 交叉计数
年,卷(期) 2010,(8) 所属期刊栏目 研究简报
研究方向 页码范围 2007-2009
页数 3页 分类号 TP311.12
字数 1956字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-1815.2010.08.044
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘井莲 绥化学院计算机系 46 92 5.0 6.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (5)
共引文献  (39)
参考文献  (3)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2007(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2010(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2011(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2016(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
长模式
广度优先搜索
垂直数据表示
交叉计数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科学技术与工程
旬刊
1671-1815
11-4688/T
大16开
北京市海淀区学院南路86号
2-734
2001
chi
出版文献量(篇)
30642
总下载数(次)
83
总被引数(次)
113906
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导